本发明专利技术“一种单基站异构网络环境下的遗传定位算法”，其技术领域涉及异构网络技术，具体涉及一种单基站异构网络环境下的遗传定位算法。本发明专利技术针对WLAN网络和WCDMA网络共存的异构网络，针对WCDMA网络边缘处无法定位的场景，提出了一种结合WLAN网络信息来实现定位能力的算法：单基站异构网络环境下的遗传定位算法。由于本算法采用相似度选择出的初始群体大多数情况下总是靠近真实待定位节点，因此很少会出现遗传搜索结果收敛于局部最优点的情况。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异构网络技术，具体涉及一种单基站异构网络环境下的遗传定位算法(H04W无线通信网络，H04W 40/20基于地理位置或定位)。
技术介绍
近年来网络通信技术迅猛发展，产生了种类繁多的网络系统，特别是无线通信技术的发展给人们的生产、生活带来了丰富便捷的体验，目前越来越多的学者和厂商开始认识到未来的无线网络将是由多种网络以及多种技术相互融合形成的具有多种接入方式、提供多种传输速率和多种服务质量要求的多种业务异构网络联合体。定位技术一直是无线技术中备受瞩目的关键问题。国际上对于无线定位技术的研 究应用源于20世纪60年代的自动车辆定位系统，但这项技术随后仅在公共交通管理、货物运输、犯罪跟踪和紧急医疗服务等有限的范围内得到了应用。直到20世纪末，随着移动通信系统的飞速发展以及世界范围内政治、经济、社会交流与合作的进一步加深，人、商品、财物的高度流动，这就迫切需要掌握它们的位置信息。在现在的移动通信中提出了有关位置服务(Location Service,LCS)的概念。位置服务是指基于地理位置数据为移动物体提供的服务。这种服务的对象是移动的，通常需要借助于移动运营商的网络进行信息的交互，也就是利用移动通信网的特性对移动台所处位置进行定位以及提供信息服务。位置服务LCS作为移动通信网提供的增值业务，目前已经受到了电信业内人士的广泛关注，全球各大移动运营商都在积极部署这项具有极大潜力的增值业务。在未来的异构网络中定位将依然是关键技术之一，并且可以利用各个网络丰富的信息资源改善定位性能，为用户提供更优质、更先进的服务。二十世纪九十年代至今，国内外的许多研究小组已经致力于异构网络关键技术的研究，对于多种异构网络和移动终端共存的异构网络融合问题，全球很多研究机构都在努力探索，并且已经提出了一些初步方案。但对于异构网络中的定位问题，现阶段尚处于起步阶段，相关研究报导相对较少。文献中提出了一种引入了高级节点的基于异构无线传感器网络的节点定位算法，有效减少了网络总体能耗，并在其算法中利用测距修正权值提高定位精度。文献为异构网络垂直切换提出了一种移动台位置跟踪技术。文献提出了一种启发式中继异构无线网络定位算法，该算法中利用中继节点来实现异构网络中无线资源的共享。但以上三个研究工作中采用的核心定位算法仍是传统方法，没有充分利用异构网络信息。本专利技术针对WLAN网络和WCDMA网络共存的异构网络，针对WCDMA网络边缘处无法定位的场景，提出了一种结合WLAN网络信息来实现定位能力的算法单基站异构网络环境下的遗传定位算法。该算法综合利用了这两种网络的特性一是当WCDMA基站与未知节点存在视距路径时，基站TOA测距结果具有比较高的精度。二是在WLAN网络中很方便获得信标节点与未知节点之间的信号指示强度。本专利技术主要采用遗传算法对未知节点进行搜索定位，并利用WCDMA基站存在视距路线时的高精度TOA测距值，对遗传算法中的初始群体进行选择，为了保证算法计算效率，算法在利用TOA确定初始群体时，采用了相似度的分析手段。由于综合了两个网络的测距信息，该算法定位精度较高，同时采用TOA测距值和相似度来确定初始群体，算法收敛速度快，环境适应性较强，由于本算法采用相似度选择出的初始群体大多数情况下总是靠近真实待定位节点，因此很少会出现遗传搜索结果收敛于局部最优点的情况。对比文件 赵相鹏，张华忠，王瑜.一种基于异构无线传感器网络的定位算法研究.计算机科学，2009，Vol. 36:325-327.Mehbodniya A, Chitizadeh J. A New Positioning Scheme Used for HandoffDecision in Heterogeneous Networks. International Conference on Wireless andOptical Communicaitons Networks, 2005:233-238.Chong Shen, Pesch D. A Heuristic Relay Positioning Algorithm for Heterogeneous Wireless Networks. Vehicular Technology Conference, 2009:1-5.
技术实现思路
I、要解决的技术问题(即原“专利技术目的”) 当未知节点处于单个WCDMA基站与WLAN网络共同覆盖所构成的异构网络中，单个WCDMA基站并不能对未知节点进行有效定位。此时，利用WCDMA网络信息无法确定未知节点位置。而采用WLAN网络对未知节点进行定位，由于RSSI的固有特性，定位精度不能保证。2、技术方案(方法专利技术) 本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案是 本专利技术的前提条件是WCDMA基站与待定位的节点之间存在视距路径，当不存在视距路径时，TOA非视距环境时的测距误差比较大，此时这种低精度的TOA测距结果对改善异构网络定位精度并没有任何实际意义。算法分为三个阶段第一个阶段，利用WCDMA网络中基站与未知节点之间的TOA测距值，确定遗传算法初始群体存在的圆环区域；第二阶段，在第一阶段确定的区域中，随机分布初始点，利用WLAN网络的RSSI值计算相似度来判断随机初始群体的优劣，从而获得接近未知节点真实位置的初始群体分布；第三阶段，利用RSSI值计算适应度函数，通过遗传算法搜索未知节点的坐标。下面具体描述算法思想 第一阶段，根据WCDMA基站与待定位未知节点的TOA测距值，设定遗传算法初始群体的出现区域。设定方法以基站为圆心，基站到未知节点测距为半径的圆周围± 米圆环区域为遗传算法初始群体的出现区域。之所以选择圆环内的点而不是选择存在于圆上的点是因为即使是具有较高精度的TOA基站测距法在测距的时候仍然存在一定的误差，采用圆环区域分布初始群体，可以提高遗传算法初始群体的多样性。第二阶段，如直接在第一阶段设定的圆环区域内随机分布《个样本点，作为遗传算法的初始群体，也可以通过遗传搜索寻找未知节点的真实位置，但如果初始群体在圆环上随机分布在远离真实位置的区域，会造成遗传搜索的计算量显著增加，并且增大了遗传算法局部收敛的可能性。为了能够获得良好的初始群群体，本算法采用了相似度的概念，将第一阶段设定的圆环区域均匀划分成η段，在每一段的中心放置一个初始点，然后计算每一点与未知节点的RSSI值的欧氏距离相似度。若计算出相似度越小，则该点越接近未知节点，若计算出的相似度太大，则表明该点远离未知节点，不是一个好的初始位置。根据相似度的计算结果，选择一个具有最小相似度的节点，判断该点位置为一个良好的初始位置，然后以该点所在圆环段为初始区域，在其中随机分布》个样本点，作为遗传算法的初始群体选择。第三阶段，在第二阶段确定的初始群体基础上，使用遗传算法对待定位节点进行定位，这里采用RSSI值计算适应度函数，算法中选择操作采用适应度比例选择方法，交叉操作采用算术交叉，变异操作采用非一致性变异算子。 3、有益效果 在多基站的WCDMA与WLAN异构网络中，可以直接利用WCDMA网络的信息对未知节点进行定位，但是当异构网络中仅存在单独一个WCDMA基站时，如何进行较高精度的定位就成了必须考虑的问题。本文档来自技高网...
【技术保护点】
当WCDMA基站与未知节点存在视距路径时，基站TOA测距结果具有比较高的精度，该算法定位精度较高，同时采用TOA测距值和相似度来确定初始群体，算法收敛速度快，环境适应性较强。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：江苏学府医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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